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フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Gemini は、Google の最大かつ最も高性能な AI モデルです。このサイトには、Gemini を使用してアプリケーションの構築を開始するために必要なすべての情報が記載されています。

Send feedback Gemini API: Quickstart with Python Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This quickstart demonstrates how to use the Python SDK for the Gemini API, which gives you access to Google's Gemini large language models. In this quickstart, you will learn how to: Set up your development environment and API access to use Gemini. Generate text r

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Gemini is Google's largest and most capable AI model. This site contains all the info you need to start building applications with Gemini.

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